2023-02-19

DAY 1：2月20日

RStudio で Project の作成

確認

  1. R と R Studio のインストール
  2. RStudio: New Project 作成
  • R Studio の起動
  • New Project: eco232, eco232.Rproj
  1. Save して、終了
  2. プロジェクトを起動確認

基本コマンド - in Console

  • head(cars)
  • str(cars)
  • summary(cars)
  • df_cars <- cars
    • <- と _ と %>% と ` back tick の確認
  • View(cars) または、右上の Environment から、df_cars をクリック
  • ?cars または Help 検索窓で cars, head など

おすすめ：Sys.setenv(LANG = "en")

Package の確認とインストール

R packages are extensions to the R statistical programming language containing code, data, and documentation in a standardised collection format that can be installed by users of R using Tool > Install Packages in the top menu bar of R Studio.

Rパッケージは、Rの拡張機能で、コード、データ、ドキュメントを標準化されたコレクション形式で含んでおり、標準的なものは、R Studio の Top Bar の Tool > Install Packages からインストールできます。

  • Minimum: tidyverse, rmarkdown, WDI

Package のロード

あとから使うので、ロードしておきます。最初に次のようなコードを実行します。右の三角を押します。

library(tidyverse)
## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.2 ──
## ✔ ggplot2 3.4.1     ✔ purrr   1.0.1
## ✔ tibble  3.1.8     ✔ dplyr   1.1.0
## ✔ tidyr   1.3.0     ✔ stringr 1.5.0
## ✔ readr   2.1.4     ✔ forcats 1.0.0
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
library(WDI)

R Markdown 入門

R Notebook

R Markdownはデータサイエンスのためのオーサリングフレームワーク。

コード（プログラム）とその実行結果、を記録・表示し、高品質のレポートの作成を可能にします。

R Notebook は、独立してインタラクティブに実行できるチャンクを持つR Markdownドキュメントの一つの形式で、入力のすぐ下に出力が表示することができます。

  1. File > New File > R Notebook
  2. Save with a file name, say, test-notebook
  3. Preview by [Preview] button
  4. Run Code Chunk plot(cars) and then Preview again.

RNotebook-J

Moodle にも置いてありますが、下のリンクからも取得できます。 右上の、Code の Download Rmd から取得してください。

RNotebook-j

World Development Indicator (WDI)

WDI(country = "all", indicator = c(gdp = "NY.GDP.MKTP.CD"),
    extra=TRUE) %>% drop_na(gdp) %>%
  filter(year==max(year), income !="Aggregates") %>% 
  drop_na(region) %>% arrange(desc(gdp))

chosen_countries <- c("United States","China", "Japan", "Germany", "United Kingdom","India")
WDI(country = c("CN","GB","JP","IN","US","DE"), indicator = c(gdp = "NY.GDP.MKTP.CD"), extra=TRUE) %>% drop_na(gdp) %>% 
  ggplot(aes(year, gdp, col = country)) + geom_line() +
  labs(title = "WDI NY.GDP.MKTP.CD: gdp")

WDI(country = c("CN","IN","JP","US"), 
    indicator = c(gdp_growth_rate = "NY.GDP.MKTP.KD.ZG"), extra=TRUE) %>%
  drop_na(gdp_growth_rate) %>% 
  ggplot(aes(year, gdp_growth_rate, col = country)) + geom_line() +
  labs(title = paste("WDI NY.GDP.MKTP.KD.ZG: gdp growth rate"))

指標 Indicators (WDI)

  • NY.GDP.MKTP.CD: GDP (current US$)
  • NY.GDP.MKTP.KD.ZG: GDP growth (annual %)

指標 WDI を探してみよう

The World Development Indicators is a compilation of relevant, high-quality, and internationally comparable statistics about global development and the fight against poverty. The database contains 1,400 time series indicators for 217 economies and more than 40 country groups, with data for many indicators going back more than 50 years.

WDIは、世界の開発状況と、貧困との戦いに関する、適切で上質、かつ、国際的に比較可能な時系列の統計データを編纂したものです。このデータベースは、217の経済と40以上の国グループについて1,400の時系列指標を含み、指標のデータの多くは50年以上前に遡ることができます。

  • 世界銀行（World Bank）:
  • World Bank Open Data:
    • Country / Indicator > Featured & All > Details
  • World Development Indicators (WDI) :
    • Themes: Poverty and Inequality, People, Environment, Economy, States and Markets, Global Links
    • Open Data & DataBank: Explore data, Query database

指標 WDIの例

  • NY.GDP.MKTP.CD: GDP (current US$)
  • NY.GDP.DEFL.KD.ZG: Inflation, GDP deflator (annual %)
  • SL.UEM.TOTL.NE.ZS: Unemployment, total (% of total labor force) (national estimate)
  • CPTOTNSXN: CPI Price, nominal
  • SL.TLF.CACT.MA.NE.ZS: Labor force participation rate, male (% of male population ages 15+) (national estimate)
  • SL.TLF.CACT.FE.NE.ZS: Labor force participation rate, female (% of male population ages 15+) (national estimate)

練習 1. - 調べてみたい WDI

いくつか、リストしてみましょう。

WDI パッケージ

WDI パッケージで、データをダウンロードしたり、探したり、詳細情報を得たりできます。

指標 WDI 検索

検索例 1（WDI名）

WDIsearch(string = "gdp", field = "name", short = TRUE, cache = NULL)

検索例 2（WDI）

WDIsearch(string = "NY.GDP.MKTP.CD", field = "indicator", short = TRUE, cache = NULL)

練習 2. - 検索（short）

名前で検索（“” の間に、（なるべく簡単な）検索文字列を入れてください。）

WDIsearch(string = "", field = "name", short = TRUE, cache = NULL)

Indicator で検索（“” の間に、調べたい indicator を入れてください。）

WDIsearch(string = "", field = "indicator", short = TRUE, cache = NULL)

詳しい情報を得るには

short = FALSE とします。時間がかかるので、検索は、Indicator と、名前などの情報をもったファイルを手元に持っておくことにします。

wdi_cache <- WDIcache()

右上の窓枠（pane）から、wdi_cache を探して、中身を見てみましょう。series と、country の二つのデータ・フレームからなっているリストです。三角印や、右から二番目の巻物のようなアイコンをクリックすると中身が見えます。

検索例 3（WDI名）

WDIsearch(string = "CPI Price", field = "name", short = FALSE, cache = wdi_cache)
  • CPTOTNSXN: CPI Price, nominal
    • The consumer price index reflects the change in prices for the average consumer of a constant basket of consumer goods. Data is not seasonally adjusted.

検索例 4（WDI）

WDIsearch(string = "NY.GDP.MKTP.KD.ZG", field = "indicator", short = FALSE, cache = wdi_cache)

練習 2 - 検索（long w/ cache）

string と、field を、ふたつとも入れてください。

WDIsearch(string = "", field = "", short = FALSE, cache = wdi_cache)

指標 WDI データのダウンロード

Indicator が決まったら、ダウンロードします。

?WDI

ダウンロード例 1-1

df_gdp1 <- WDI(country = "all", indicator = "NY.GDP.MKTP.CD")
df_gdp1

ダウンロード例 1-2

df_gdp2 <- WDI(country = "all", indicator = c(gdp = "NY.GDP.MKTP.CD"))
df_gdp2

ダウンロード例 1-3

df_gdp3 <- WDI(country = "all", indicator = c(gdp = "NY.GDP.MKTP.CD"), extra=TRUE, cache=wdi_cache)
df_gdp3

ダウンロード例 1-4

df_gdp4 <- WDI(country = c("CN","GB","JP","IN","US","DE"), indicator = c(gdp = "NY.GDP.MKTP.CD"), extra=TRUE, cache=wdi_cache)
df_gdp4

ダウンロード例 2-1

  • NY.GDP.DEFL.KD.ZG: Inflation, GDP deflator (annual %)
  • CPTOTNSXN: CPI Price, nominal
df_gdp21 <- WDI(country = "all", 
                indicator = c(gdp_deflator = "NY.GDP.DEFL.KD.ZG", 
                              cpi_price = "CPTOTNSXN"), 
                extra=TRUE, cache=wdi_cache)
df_gdp21

str(df_gdp21)
## 'data.frame':    23972 obs. of  14 variables:
##  $ country     : chr  "Advanced Economies" "Advanced Economies" "Advanced Economies" "Advanced Economies" ...
##  $ iso2c       : chr  "AME" "AME" "AME" "AME" ...
##  $ iso3c       : chr  "" "" "" "" ...
##  $ year        : int  1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 ...
##  $ status      : chr  "" "" "" "" ...
##  $ lastupdated : chr  "2020-07-27" "2020-07-27" "2020-07-27" "2020-07-27" ...
##  $ gdp_deflator: num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##   ..- attr(*, "label")= chr "Inflation, GDP deflator (annual %)"
##  $ cpi_price   : num  58.7 60.5 63 66 69.1 ...
##   ..- attr(*, "label")= chr "CPI Price,not seas.adj,,,"
##  $ region      : chr  NA NA NA NA ...
##  $ capital     : chr  NA NA NA NA ...
##  $ longitude   : chr  NA NA NA NA ...
##  $ latitude    : chr  NA NA NA NA ...
##  $ income      : chr  NA NA NA NA ...
##  $ lending     : chr  NA NA NA NA ...

summary(df_gdp21)
##    country             iso2c              iso3c                year     
##  Length:23972       Length:23972       Length:23972       Min.   :1960  
##  Class :character   Class :character   Class :character   1st Qu.:1982  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Median :1996  
##                                                           Mean   :1995  
##                                                           3rd Qu.:2009  
##                                                           Max.   :2021  
##                                                                         
##     status          lastupdated         gdp_deflator         cpi_price     
##  Length:23972       Length:23972       Min.   :  -98.704   Min.   :  0.00  
##  Class :character   Class :character   1st Qu.:    2.317   1st Qu.: 55.95  
##  Mode  :character   Mode  :character   Median :    5.273   Median : 83.28  
##                                        Mean   :   25.308   Mean   : 84.18  
##                                        3rd Qu.:   10.411   3rd Qu.:108.75  
##                                        Max.   :26765.858   Max.   :551.25  
##                                        NA's   :11616       NA's   :18410   
##     region            capital           longitude           latitude        
##  Length:23972       Length:23972       Length:23972       Length:23972      
##  Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##                                                                             
##                                                                             
##                                                                             
##                                                                             
##     income            lending         
##  Length:23972       Length:23972      
##  Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character  
##                                       
##                                       
##                                       
##

右上の窓枠の、Environment も見てみましょう。

可視化 Visualization

グラフ（Chart）を描いて視覚化しよう

グラフ 1

df_gdp4 %>% ggplot(aes(year, gdp, col=country)) + geom_line()
## Warning: Removed 10 rows containing missing values (`geom_line()`).

グラフ 2

df_gdp4 %>% drop_na(gdp) %>% 
  ggplot(aes(year, gdp, col=country)) + geom_line() +
  labs(title = paste("WDI - NY.GDP.MKTP.CD: ", "gdp"))

テンプレート Templates

一つの国についての、一つの指標（WDI）と、その略称から、折線グラフを作成

Line Plot with one indicator with abbreviation and one country

chosen_indicator <- "SL.UEM.TOTL.NE.ZS"
short_name <- "unemployment"
chosen_country <- "United States"
WDI(country = "all", indicator = c(short_name = chosen_indicator), extra=TRUE, cache=wdi_cache) %>%
  filter(country == chosen_country) %>% 
  ggplot(aes(year, short_name)) + geom_line() +
  labs(title = paste("WDI ", chosen_indicator, ": ", short_name, " - ", chosen_country),
       y = short_name)

一つの国についての、一つの指標（WDI）と、その略称から、折線グラフ

一つの国についての、一つの指標（WDI）から、折線グラフを作成

Line Plot with one indicator and one country

chosen_indicator <- "SL.UEM.TOTL.NE.ZS"
chosen_country <- "United States"
WDI(country = "all", indicator = c(chosen_indicator = chosen_indicator), 
    extra=TRUE, cache=wdi_cache) %>%
  filter(country == chosen_country) %>% 
  ggplot(aes(year, chosen_indicator)) + geom_line() +
  labs(title = paste("WDI ", chosen_indicator, " - ", chosen_country), 
       y = chosen_indicator)

一つの国についての、一つの指標（WDI）から、折線グラフ

いくつかの国についての、一つの指標（WDI）と、その略称から、折線グラフを作成

Line Plot with one indicator with abbreviation and several countries

chosen_indicator <- "SL.UEM.TOTL.NE.ZS"
short_name <- "unemployment"
chosen_countries <- c("United States","United Kingdom", "Japan")
WDI(country = "all", indicator = c(short_name = chosen_indicator), extra=TRUE, cache=wdi_cache) %>% drop_na(short_name) %>% 
  filter(country %in% chosen_countries) %>% 
  ggplot(aes(year, short_name, col = country)) + geom_line() +
  labs(title = paste("WDI ", chosen_indicator, ": ", short_name), y = short_name)

いくつかの国についての、一つの指標（WDI）と、その略称から、折線グラフ

一つの国についての、二つの指標（WDI）と、その略称から、折線グラフを作成

Line Plot with two indicators with abbreviation and one country

chosen_indicator_1 <- "NY.GDP.DEFL.KD.ZG"
short_name_1 <- "gdp_deflator"
chosen_indicator_2 <- "CPTOTSAXNZGY"
short_name_2 <- "cpi_price"
chosen_country <- "United States"
WDI(country = "all", indicator = c(short_name_1 = chosen_indicator_1, short_name_2 = chosen_indicator_2), extra=TRUE, cache=wdi_cache) %>% 
  filter(country == chosen_country) %>% 
  pivot_longer(c(short_name_1, short_name_2), names_to = "class", values_to = "value") %>% drop_na(value) %>%
  ggplot(aes(year, value, col = class)) + geom_line() +
  labs(title = paste("WDI ", chosen_indicator_1, ": ", short_name_1, "\n", chosen_indicator_2, ": ", short_name_2, " - ", chosen_country)) +
  scale_color_manual(labels = c(short_name_1, short_name_2), values = scales::hue_pal()(2))

chosen_indicator_1 <- "SL.TLF.CACT.MA.NE.ZS"
short_name_1 <- "male"
chosen_indicator_2 <- "SL.TLF.CACT.FE.NE.ZS"
short_name_2 <- "female"
chosen_country <- "United States"
WDI(country = "all", indicator = c(short_name_1 = chosen_indicator_1, short_name_2 = chosen_indicator_2), extra=TRUE, cache=wdi_cache) %>% 
  filter(country == chosen_country) %>% 
  pivot_longer(c(short_name_1, short_name_2), names_to = "class", values_to = "value") %>% drop_na(value) %>%
  ggplot(aes(year, value, col = class)) + geom_line() +
  labs(title = paste("WDI ", chosen_indicator_1, ": ", short_name_1, "\n", chosen_indicator_2, ": ", short_name_2, " - ", chosen_country)) +
  scale_color_manual(labels = c(short_name_1, short_name_2), values = scales::hue_pal()(2))

いくつかの国についての、二つの指標（WDI）と、その略称から、折線グラフを作成

Line Plot with two indicators with abbreviation and several countries

chosen_indicator_1 <- "NY.GDP.DEFL.KD.ZG"
short_name_1 <- "gdp_deflator"
chosen_indicator_2 <- "CPTOTSAXNZGY"
short_name_2 <- "cpi_price"
chosen_countries <- c("United States", "France", "Japan")
WDI(country = "all", indicator = c(short_name_1 = chosen_indicator_1, short_name_2 = chosen_indicator_2), extra=TRUE, cache=wdi_cache) %>% 
  filter(country %in% chosen_countries) %>% 
  pivot_longer(c(short_name_1, short_name_2), names_to = "class", values_to = "value") %>% drop_na(value) %>%
  ggplot(aes(year, value, linetype = class, col = country)) + geom_line() +
  labs(title = paste("WDI ", chosen_indicator_1, ": ", short_name_1, "\n", chosen_indicator_2, ": ", short_name_2)) +
  scale_linetype_manual(labels = c(short_name_1, short_name_2), values = c("solid", "dashed"))

chosen_indicator_1 <- "SL.TLF.CACT.MA.NE.ZS"
short_name_1 <- "male"
chosen_indicator_2 <- "SL.TLF.CACT.FE.NE.ZS"
short_name_2 <- "female"
chosen_countries <- c("United States", "France", "Japan")
WDI(country = "all", indicator = c(short_name_1 = chosen_indicator_1, short_name_2 = chosen_indicator_2), extra=TRUE, cache=wdi_cache) %>% 
  filter(country %in% chosen_countries) %>% 
  pivot_longer(c(short_name_1, short_name_2), names_to = "class", values_to = "value") %>% drop_na(value) %>%
  ggplot(aes(year, value, linetype = class, col = country)) + geom_line() +
  labs(title = paste("WDI ", chosen_indicator_1, ": ", short_name_1, "\n", chosen_indicator_2, ": ", short_name_2)) +
  scale_linetype_manual(labels = c(short_name_1, short_name_2), values = c("solid", "dashed"))

課題　Assignment

上のテンプレートをコピーして、下に貼り付け、指標 indicator と、略称 short_name と、いくつかの国名 chosen_countries を、入れ替えて、試してみてください。